The Effects of COVID-19 lockdown on neuropsychiatric symptoms in patients with dementia or mild cognitive impairment: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic may have a disproportionate impact on people with dementia/mild cognitive impairment (MCI) due to isolation and loss of services. The aim of this systematic review was to investigate the effects of the COVID-19 lockdown on neuropsychiatric symptoms (NPS) in people living with dementia/MCI. Two authors searched major electronic databases from inception to June 2021 for observational studies investigating COVID-19 and NPS in people with dementia/MCI. Summary estimates of mean differences in NPS scores pre- versus post-COVID-19 were calculated using a random-effects model, weighting cases using inverse variance. Study quality and risk of bias were assessed by the Newcastle–Ottawa Scale. From 2730 citations, 21 studies including 7139 patients (60.0% female, mean age 75.6 ± 7.9 years, 4.0% MCI) with dementia were evaluated in the review. Five studies found no changes in NPS, but in all other studies, an increase in at least one NPS or the pre-pandemic Neuropsychiatric Inventory (NPI) score was found. The most common aggravated NPS were depression, anxiety, agitation, irritability, and apathy during lockdown, but 66.7% of the studies had a high bias. Seven studies including 420 patients (22.1% MCI) yielded enough data to be included in the meta-analysis. The mean follow-up time was 5.9 ± 1.5 weeks. The pooled increase in NPI score before compared to during COVID-19 was 3.85 (95% CI:0.43 to 7.27; P = 0.03; I2 = 82.4%). All studies had high risk of bias. These results were characterized by high heterogeneity, but there was no presence of publication bias. There is an increase in the worsening of NPS in people living with dementia/MCI during lockdown in the COVID pandemic. Future comparative studies are needed to elucidate whether a similar deterioration might occur in people without dementia/MCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».